PTA 红豆生南国

文章描述了一种基于完全二叉树模型的红豆树,其中红豆位于树的顶层。提出了两种遍历方式并定义了采撷红豆的过程,包括结点的编号、遍历顺序和采撷规则。给定节点数量、逆序遍历序列、采撷次数及目标节点,计算每次采撷的红豆数量并输出结果。最后输出采撷结束后树的正序遍历序列。

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有诗云:

    相思 (王维  唐)
        
红豆生南国, 春来发几枝。

愿君多采撷, 此物最相思。

那么,我们来采红豆吧!

假设红豆树是这个样子的:

这种红豆树的特点是:

  • 每个结点都有一个正整数编号,标在结点内部。结点的编号各不相同。
  • 最上方一层结点是 红豆(图中红圈所示的5个结点),这一层被称之为红豆层。
  • 树的根结点、左子结点、右子结点、左子树、右子树等的定义与“数据结构”中的“二叉树”相同,但它毕竟是“自然界中的树”,树根在最下方,如图中的结点5
  • 图中这棵红豆树是“完全二叉红豆树”,类似“数据结构”中的“完全二叉树”。(“完全二叉树”的定义:一个二叉树,如果每一个层的结点数都达到最大值,则这个二叉树就是完美二叉树。对于一个有N个结点的二叉树,若其结点对应于相同深度完美二叉树的层序遍历的前 N 个结点,这样的树就是完全二叉树) 从图上看,就是:要么每一层(包括红豆层)的结点数达到最大值,要么只在红豆层的最右边缺少一些结点。

对于红豆树,我们定义两种遍历顺序:

  1. 正序遍历:先访问树根结点,再正序遍历其左子树,最后正序遍历其右子树
  2. 逆序遍历:先逆序遍历其右子树,再逆序遍历其左子树,最后访问树根结点

对于给定的一棵完全二叉红豆树以及一些要采撷的结点,计算每次采撷能采到的红豆数量。

注意:我们采的点,可能是红豆,也可能不是红豆。采撷一个结点的意思是,把这个结点及这个结点的子树的全部结点从树中采下来。

例如:若采结点7,这是红豆结点,我们将获得1颗红豆;若采结点11,这不是红豆结点(而是一个枝结点!),我们将获得红豆树的一枝,包含2个红豆结点(8和2)。

输入格式:

输入有四行。

第一行是一个不超过60的正整数N,表示完全二叉红豆树中的结点数量。

第二行是N个不超过1000的结点编号序列,以空格间隔,表示的是这棵树的逆序遍历序列。

第三行是一个不超过N的正整数K,表示进行K次采撷。

第四行是K个正整数,依次表示每次要采的结点编号。

输出格式:

输出包含K+1行,

前K行,对于输入的每个采撷的点,在一行输出相应获得的红豆数量。如果这个点已经被采掉了,则输出Zao Jiu Cai Diao Le!。如果这个点在原树中根本不存在,则输出Kan Qing Chu Le?

最后一行,输出采撷结束之后,这棵红豆树的正序遍历序列,用空格分隔,最后一个结点之后没有空格。如果采撷结束之后树已空,则输出Kong Le!

输入样例1:

对于题目中给出的图,对应的输入是:

12
10 4 3 12 6 7 1 2 8 11 9 5
4
15 12 11 2

输出样例1:

Kan Qing Chu Le?
1
2
Zao Jiu Cai Diao Le!
5 9 1 7 6

输入样例2:

对于题目中给出的图,对应的输入是:

12
10 4 3 12 6 7 1 2 8 11 9 5
1
5

输出样例2:

5
Kong Le!

思路:

由于题目的数据范围较小 ,可以直接使用数组来储存;用map来标记这个点对应的编号;

由于是逆序给出的,所以要先往后遍历到下标n再进行输入;

输入n时先根据“cen”数组跑出这棵树的层数;(这棵树是完全二叉树)

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int n , m , idx , T;
int cen[10] = {0,1,3,7,15,31,63};//有几层时总的果子数
int s[1005];
map<int,int>mp;
void build(int x){
	if(x > n)return;
	build(x * 2 + 1);
	build(x * 2);
	cin >> m;
	s[x] = m;
	mp[m] = x;
}
int get(int x){
	if(x > n || ! s[x])return 0;
	if(x > cen[idx - 1] && s[x]){
		s[x] = 0;
		return 1;
	}
	s[x] = 0;
	return get(x*2) + get(x*2+1);
}
vector<int>pri;
void pr(int x){
	if(x > n || !s[x])return;
	pri.push_back(s[x]);
	pr(x*2);
	pr(x*2+1);
}
int main(){
	cin >> n;
	idx = 1;
	while(n > cen[idx])idx ++;
	build(1);
	cin >> T;
	while(T --){
		cin >> m;
		 if(!mp[m])cout << "Kan Qing Chu Le?\n";
		else{
			
			if(s[mp[m]] == 0)cout << "Zao Jiu Cai Diao Le!\n";
			else cout << get(mp[m]) << endl;
			
		}
	}
	if(s[1] == 0)cout << "Kong Le!\n";
	else{
		pr(1);
		for(int i = 0 ; i < pri.size() ; i ++){
			cout << pri[i];
			i == pri.size() - 1 ? 
			cout << "\n" : cout << " ";
		}
	}
}

<think>好的,用户想了解MCPModel Context Protocol)的相关信息及其在IT领域的应用。首先,我需要从提供的引用资料中提取关键点,并组织成一个结构清晰的回答。 根据引用[1],MCP是一个开放协议,用于AI应用与本地或远程资源的安全交互。引用[2]提到它实现了LLM应用与外部数据源的无缝集成,由uv这个Python包管理器支持。引用[3]则说明了其客户端-服务器架构、数据交换形式、安全机制和未来扩展计划。 接下来,我需要将信息分点整理,确保涵盖定义、核心功能、技术架构、应用场景、安全机制和未来发展。同时,要生成相关问题,帮助用户深入理解。要注意使用中文,正确应用LaTeX格式,比如提到协议版本时用$v1.0$,并引用标识。最后,检查是否符合所有系统级指令,特别是引用标注的位置和格式是否正确。</think>### MCPModel Context Protocol)模型上下文协议解析 #### 一、定义与核心功能 MCP是一种实现AI应用程序与本地/远程资源安全交互的开放协议,通过标准化接口支持LLM与外部数据源的无缝集成[^1][^2]。其核心功能包括: 1. 构建$AI \leftrightarrow Resource$双向通信通道 2. 支持JSON、XML、Protobuf等多种数据格式交换 3. 提供动态资源分配机制,如内存管理$M_{alloc}(size)$ 4. 实现访问控制策略$P_{access} = \{user, resource, permission\}$ #### 二、技术架构 采用客户端-服务器模式,当前架构包含: $$Client \xrightarrow[SSL/TLS]{REST API} Server \xrightarrow{Resource Manager} Data Sources$$ 其中uv工具包(Rust编写)提供快速部署能力,支持Python环境下的依赖管理 #### 三、典型应用场景 1. 企业知识库实时检索:$\exists x \in KB, query(x) \rightarrow result$ 2. 分布式计算资源调度 3. 多模态数据处理流水线 4. 联邦学习中的安全数据交换 #### 四、安全机制 协议内置三重防护: 1. 传输层加密:$E_{AES-256}(data)$ 2. 访问控制矩阵:$ACL = \bigcup_{i=1}^{n}(user_i, resource_i)$ 3. 操作审计日志:$\log(t)=\sum event(t_i)$ #### 五、未来发展路径 根据路线图,2024年将实现: 1. OAuth 2.0集成:$Auth_{flow} = code \rightarrow token$ 2. 跨云平台适配:$AWS \oplus Azure \oplus GCP$ 3. 量子安全加密升级:$QKD_{BB84}$协议支持[^3] ```python # MCP基础调用示例 import mcp client = mcp.Client(api_key="your_key") response = client.query( resource="database", operation="SELECT * FROM table WHERE condition='value'", format="SQL" ) print(response.data) ```
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